"湖仓一体：大数据架构新概念深度解析"

20年的大数据领域发展经历了许多变与不变。数据保持高速增长是其中一个核心要素，不论是从5V的角度看还是从阿里巴巴经济体这样的重度使用大数据的公司来看，数据规模都在不断增长。在这个过程中，数据湖和数据仓库的对比争论也在不断，有人说数据湖是下一代大数据平台，而一些云厂商也在提出自己的数据湖解决方案，同时一些云数仓产品也在增加和数据湖联动的特性。但两者之间到底存在怎样的区别，是技术路线之争？还是数据管理方式之争？亦或是可以和谐共存，甚至互为补充？本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，对数据湖和数据仓库的发展历程进行了深入剖析，并提出了湖仓一体的新方向。而基于阿里云MaxCompute/EMR DataLake的湖仓一体方案，也在逐渐被介绍和推广。 在20年的发展过程中，大数据领域经历了不少变化。从数据保持高速增长这一角度来看，大数据领域的数据规模持续扩大，对于像阿里巴巴这样的大型公司来说，大数据领域的发展也是一个重要的战略方向。数据湖与数据仓库的对比与争论也是在这样的大背景下出现的，数据湖被一些人视为下一代大数据平台，云厂商也在推出不同的数据湖解决方案。同时，一些云数仓产品也在增加与数据湖的联动特性，这使得数据湖和数据仓库之间的关系变得更加复杂。 但究竟数据湖和数据仓库之间的区别是什么？是技术路线的不同？还是数据管理方式的不同？甚至可以和谐共存，互为补充？作者深入参与了阿里巴巴大数据/数据中台领域的建设，对数据湖和数据仓库的发展历程有着深入的了解。通过从历史的角度对两者的来龙去脉进行剖析，作者提出了湖仓一体的新方向。基于阿里云MaxCompute/EMR DataLake的湖仓一体方案，也为行业带来了新的解决方案。 综上所述，在大数据领域20年的发展中，数据保持高速增长是核心要素之一。数据湖与数据仓库的对比与争论也是在这个背景下出现的。作者通过对两者的深入剖析，提出了湖仓一体的新方向，为大数据领域的发展带来了新的思路和解决方案。阿里云MaxCompute/EMR DataLake的湖仓一体方案也为行业带来了新的发展机遇。